The k-nearest neighbors (KNN)is a nonparametric ,supervised learning classifier, which uses proximity to make classifications or predictions about the grouping of an individual data point. It is one of the popular and simplest classification and regression classifiers used in machine learning today. K...
在ML中,KNN算法(k-nearest neighbors algorithm)是最简单且最容易理解的分类算法之一,经过我的学习之后发现,KNN确实是这样的,其需要的数学知识可能初中水平就够了。因此,选择使用KNN算法来认识ML的流程以及scikit-learn包非常合适。 本博文中的代码.ipynb文件在Github:Study-for-Machine-Learning。 二、🎤 介绍 KNN ...
defhandwritingClassTest():"""函数说明:测试kNN手写体识别算法"""path='kNN_hand_writing/trainingDigits'hwMat,hwLabels=loadTrainData(path)#分类错误计数errorCount=0.0test_hwMat,test_hwLabels=loadTrainData('kNN_hand_writing/testDigits')numTestVecs=len(test_hwMat)foriinrange(numTestVecs):classifier...
现在给出一条数据X=[1.1 , 1.1]，需要判断这条数据属于A还是B，这时候就可以用kNN来判断。原理也非常简单，将上述训练数据放到坐标轴中，然后计算X到每个训练数据的距离，从近到远做个排序，选取其中的前N条，判断其中是属于A类的数据多还是B类的多，如果属于A类的多，那可以认为X属于A；反之亦然。下面就...
hoRatio= 0.10#提取 0.10 也就是 10% 的数据作为测试集datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt')#读取数据normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)#归一化处理m = normMat.shape[0]#总数据量numTestVecs = int(m * hoRatio)#测试集数据量errorCount = 0.0foriinrange(...
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/ importnumpy as np X=np.genfromtxt('F:/python_test/data/wdbc.data',delimiter=',',usecols=range(2,32))print(X) y=np.genfromtxt('F:/python_test/data/wdbc.data',delimiter=',',usecols=1,dtype=np.str)pri...
kNN(k近邻)方法在《机器学习实战》这本书里是最先介绍的算法,估计也是最简单的了。。。k-近邻算法(kNN)工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据之后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行...
>pushdE:\MachineLearning\kNN>python>>>importkNN>>>kNN.test() result 四、程序分析 (一)这里训练集为 [[1.0, 2.0], [1.2, 0.1], [0.1, 1.4], [0.3, 3.5]] 训练集中的4个元素分别对应于类别A, A, B, B 可将训练集中的四个元素看做四个点: x0(1.0, 2.0), x1(1.2, 0.1), x2(0.1, ...
该实验数据集是UCI Machine Learning Repository开源网站提供的MostPopular Data Sets(hits since 2007)红酒数据集,它是对意大利同一地区生产的三种不同品种的酒,做大量分析所得出的数据。这些数据包括了三种类别的酒,酒中共13种不同成分的特征,共178行数据,如图13所示。 该数据集包括了三种类型酒中13种不同成分的...
machine_learning-knn算法具体解释(近邻算法),近邻算法是机器学习算法中的入门算法,该算法用于针对已有数据集对未知数据进行分类。该算法核心思想是通过计算预測数据与已有数据的相似度猜測结果。举例:如果有例如以下一组数据(在下面我们统一把该数据作为训练数据):身高